1.1 人工智能的定义与本质
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。其本质是让机器具备类似人类的感知、认知、决策和执行能力，核心目标是使计算机能够完成通常需要人类智能才能实现的任务。
与人类智能相比，AI具有高效计算、海量数据处理、持续工作无疲劳等优势，但在情感理解、创造性思维等方面仍存在差距。从广义上讲，AI涵盖了所有使机器呈现智能行为的技术；从狭义上讲，当前主流的AI技术主要基于机器学习和深度学习，通过数据训练实现模型优化，进而完成特定任务。
1.2 人工智能的发展历程
AI的发展并非一蹴而就，而是经历了多次起伏的漫长过程，大致可分为以下几个关键阶段：
- 萌芽阶段（1940s-1950s）：这一阶段是AI的理论奠基期。1943年，沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨提出了第一个人工神经网络模型（MP模型），为神经网络的发展奠定了基础；1950年，艾伦·图灵发表《计算机器与智能》一文，提出了著名的“图灵测试”，探讨了机器具备智能的可能性，成为AI领域的里程碑。
- 诞生与早期发展（1956-1970s）：1956年，达特茅斯会议召开，约翰·麦卡锡等科学家首次提出“人工智能”这一术语，标志着AI正式成为一门独立学科。此后，早期AI程序相继出现，如通用问题求解器（GPS）、跳棋程序等，同时机器学习的雏形思想开始形成。但由于技术限制，AI发展逐渐陷入第一次低谷。
- 起伏与积累阶段（1980s-2000s）：1980年代，专家系统的广泛应用推动了AI的复苏，这类系统能够模拟特定领域专家的决策过程，在医疗、工业等领域发挥了重要作用。但随着应用场景的复杂化，专家系统的局限性逐渐显现，AI进入第二次低谷。这一阶段，机器学习算法不断完善，支持向量机、贝叶斯方法等经典算法相继提出，为后续的爆发积累了技术基础。
- 爆发阶段（2010s-至今）：2012年，AlexNet在ImageNet图像识别竞赛中以显著优势夺冠，证明了深度学习在图像处理领域的巨大潜力，开启了深度学习的黄金时代。此后，大数据技术的发展为AI提供了海量训练数据，GPU等硬件的升级解决了深度学习的计算瓶颈，AlphaGo战胜人类围棋冠军、ChatGPT等大语言模型的推出，使AI技术广泛进入公众视野，在多个领域实现了规模化应用。
1.3 人工智能的应用领域
如今，AI技术已渗透到社会经济的各个领域，深刻改变着人们的生产和生活方式，主要应用场景包括：
- 计算机视觉：涵盖图像识别、目标检测、人脸识别、图像分割等技术，应用于安防监控、自动驾驶、医疗影像诊断、智能交通等领域。例如，医院利用AI辅助诊断肺癌、糖尿病视网膜病变等疾病，提高诊断效率和准确率。
- 自然语言处理：包括文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统、语音识别与合成等，应用于智能客服、智能助手（如 Siri、小爱同学）、舆情监测、智能翻译等场景。大语言模型的出现，进一步推动了自然语言处理技术的智能化水平。
- 机器人技术：结合感知、决策和执行能力，分为工业机器人、服务机器人、特种机器人等。工业机器人用于自动化生产线上的焊接、装配、搬运等任务；服务机器人可提供家政服务、医疗护理、教育陪伴等服务；特种机器人则应用于太空探索、深海探测、灾害救援等特殊环境。
- 推荐系统：基于用户的历史行为数据，通过算法分析用户偏好，为用户推荐个性化的商品、内容或服务，广泛应用于电商平台（如淘宝、京东）、视频平台（如抖音、B站）、音乐平台等。
- 金融领域：用于风险控制、 fraud 检测、智能投顾、量化交易等。例如，银行利用AI分析用户的信用数据，评估贷款风险；金融机构通过AI算法实时监测交易行为，识别欺诈交易。
- 医疗健康：除了医疗影像诊断，还应用于药物研发、病历分析、个性化治疗方案制定等。AI技术能够加速药物研发过程，缩短研发周期，降低研发成本。
1.4 学习AI的意义与前提
在数字化时代，AI已成为引领新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，学习AI具有重要的现实意义：从个人发展角度，掌握AI技术能够提升就业竞争力，适配未来智能化岗位的需求；从行业发展角度，AI人才是推动产业升级的关键力量；从社会发展角度，了解AI有助于更好地适应智能化社会的发展节奏。
学习AI需要具备一定的基础前提，主要包括：
- 数学基础：包括线性代数（矩阵运算、向量空间等）、概率论与数理统计（概率分布、期望、方差、假设检验等）、微积分（导数、积分、梯度下降等），这些是理解机器学习算法原理的核心基础。
- 编程基础：推荐掌握Python编程语言，Python具有丰富的AI相关库（如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等），语法简洁易懂，是AI开发的主流语言。
- 逻辑思维能力：能够清晰地分析问题、构建模型、解决问题，理解算法的逻辑流程和优化思路。